【深度学习】矢量化加速的Python代码实现（定义计时器）

深藏阁楼爱情的钟 2023-09-27 11:51 99阅读 0赞

由于在深度学习中频繁进行运行时间的基准测试，所以我们定义一个计时器，Python代码实现如下：

### 一、导入需要的包 ###

import math
    import time
    import numpy as np
    import torch
    from d2l import torch as d2l

### 二、定义计时器 ###

class Timer:
        # 记录多次运行时间
        def __init__(self):
            self.times=[]
            self.start()
        def start(self):
            # 启动计时器
            self.tik=time.time()
        def stop(self):
            # 停止计时器并记录时间到列表中
            self.times.append(time.time()-self.tik)
            return self.times[-1]
        def avg(self):
            # 返回平均时间
            return sum(self.times)/len(self.times)
        def sum(self):
            # 返回时间总和
            return sum(self.times)
        def cumsum(self):
            # 返回累计时间
            return np.array(self.times).cumsum().tolist()

### 三、举例测试计时器 ###

n=10000
    a=torch.ones(n)
    b=torch.ones(n)
    c=torch.zeros(n)
    timer=Timer()
    for i in range(n):
        c[i]=a[i]+b[i]
    seconds=f'{
          timer.stop():.5f} seconds'
    print(seconds)

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0.10235 seconds

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